KNN鲁棒性训练之On the Robustness of Deep K-Nearest Neighbors
On the Robustness of Deep K-Nearest Neighbors 1. 摘要 近年来有许多关于网络攻击的模型，但是对于如何有效地防御攻击却鲜有研究。Deep k-Nearest Neighbor （DkNN）是一个防御模型，它结合了 KNN 与 deeping learning 的方法。关于 KNN ，当 K 很大或者数据维度很高时，由于缺少有效的攻击方法，很难去评估 D
相关文章
- 1. 鲁棒图（Robustness Diagram）
- 2. 鲁棒性迁移
- 3. 鲁棒性
- 4. On the Number of Linear Regions of Deep Neural Networks
- 5. 鲁棒分析
- 6. 噪声鲁棒性
- 7. 6.1 鲁棒性&正确性
- 8. On the Optimization of Deep Networks: Implicit Acceleration by Overparameterization
- 9. 清华大学董胤蓬：Adversarial Robustness of Deep Learning
- 10. 模块的鲁棒性
- 更多相关文章...
- • XSLT
- • XSLT
- • 互联网组织的未来：剖析GitHub员工的任性之源
- • JDK13 GA发布：5大特性解读
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
